使用期权评估风险投资价值的方法.pdf

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1、使用期权评估风险投资价值的方法学位类型：同等学力论文作者：张铭培养学院：国际经济贸易学院专业名称：金融学指导教师：王勇副教授2015年9月1万方数据MethodsforAssessingtheValueofVentureCapitalbyOptions2万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中

2、以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：张铭2015年9月4日3万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用

3、学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：张铭2015年9月4日导师签名：年月日4万方数据摘要风险资本是扶持初创公司发展壮大的重要保障，是高科技产业发展的培养基和助推器。近几年，国内外的学者在风险投资方面做出了很多的研究工作，但对风险投资的项目估值方法的研究还比较有限。目前最成熟，应用最广泛的仍是现金流折现法（DCF），这种方法没考虑风险投资特有的不确定性和投资者拥有的灵活性，用此方法做出的估值存在很大的误差，无法指导投资管理的实践。在二十世

4、纪末提出的实物期权理论，则全面考虑了风险投资的不确定性和所蕴含的选择权的价值。基于此法做出的项目估值更客观准确。借助二叉树、三叉树、B-S等估值模型工具，我们可以把实物期权理论有效地应用在风险投资实践中。根据前人的研究成果，本文定性地分析了这3个模型之间的关系和特点，并通过投资实例分别构建了3个模型的期权估值思路框架，最后又借助量化计算对二叉树和三叉树的效率和准确度进行了探讨比较，总结了三叉树模型的特有优势。关键字：实物期权，风险投资估值，二叉树模型，三叉树模型，B-S模型5万方数据AbstractT

5、heventurecapitalisanimportantsafeguardtohelpstart–upcompaniestogrowstronger.Itisanincubatorandaboosterforthedevelopmentofhigh-techindustry.Inrecentyears,domesticandforeignscholarshavemadealotofresearchworkonventurecapital.However,theresearchonthevaluati

6、onmethodofriskinvestmentislimited.Atpresent,themostmature,themostwidelyusedmethodisDiscountedCashFlow(DCF)method.Thismethoddoesnotconsidertheuncertaintyoftheriskinvestmentandflexibilityofinvestors.Byusingthismethod,thereexistsbigdeviationsinthevaluation

7、,whichcannotguidethepracticeofinvestmentmanagement.Attheendofthetwentiethcentury,thetheoryofrealoptionwasputforward,whichtakesintoaccountoftheuncertaintyandthevalueoftheoptioninventurecapital.Theprojectvaluationwillbemoreobjectiveandaccuratebyusingthism

8、ethod.WiththesetoolsasBinomialTreeModel,TrinomialTreeModelandB-SModel,etc,wecanapplytherealoptiontheoryeffectivelytothepracticeofventurecapital.Accordingtopreviousresearchresults,thisdissertationqualitativelyanalyzestherelationsh